French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Якщо ви хочете додати підтримку інших мов, список доступних мов знаходиться тут
Цей курс складається з 11 уроків, які охоплюють основи створення AI агентів. Кожен урок присвячений окремій темі, тому ви можете почати з будь-якого місця!
Курс підтримує багатомовність. Перейдіть до доступних мов тут.
Якщо ви вперше працюєте з генеративними AI моделями, ознайомтеся з нашим курсом Generative AI For Beginners, який включає 21 урок зі створення з використанням GenAI.
Не забудьте поставити зірочку (🌟) цьому репозиторію і форкнути цей репозиторій, щоб запустити код.
Якщо ви застрягли або маєте запитання щодо створення AI агентів, приєднуйтесь до нашого спеціального каналу Discord у Azure AI Foundry Community Discord.
Кожен урок цього курсу включає приклади коду, які можна знайти в папці code_samples. Ви можете форкнути цей репозиторій, щоб створити власну копію.
Приклади коду в цих вправах використовують Azure AI Foundry та GitHub Model Catalogs для взаємодії з мовними моделями:
- Github Models - Безкоштовно / Обмежено
- Azure AI Foundry - Потрібен обліковий запис Azure
Цей курс також використовує наступні фреймворки та сервіси AI агентів від Microsoft:
Для отримання додаткової інформації про запуск коду для цього курсу перейдіть до Налаштування курсу.
У вас є пропозиції або ви знайшли орфографічні чи кодові помилки? Створіть issue або створіть pull request.
- Письмовий урок у README та коротке відео
- Приклади коду на Python, які підтримують Azure AI Foundry та Github Models (безкоштовно)
- Посилання на додаткові ресурси для продовження навчання
| Урок | Текст і код | Відео | Додаткове навчання |
|---|---|---|---|
| Вступ до AI агентів та їх застосування | Посилання | Відео | Посилання |
| Дослідження фреймворків AI агентів | Посилання | Відео | Посилання |
| Розуміння шаблонів дизайну AI агентів | Посилання | Відео | Посилання |
| Шаблон використання інструментів | Посилання | Відео | Посилання |
| Агентський RAG | Посилання | Відео | Посилання |
| Створення надійних AI агентів | Посилання | Відео | Посилання |
| Шаблон планування | Посилання | Відео | Посилання |
| Шаблон багатозадачності | Посилання | Відео | Посилання |
| Шаблон метакогніції | Посилання | Відео | Посилання |
| AI агенти у виробництві | Посилання | Відео | Посилання |
| Використання агентських протоколів (MCP, A2A і NLWeb) | Посилання | Відео | Посилання |
| Інженерія контексту для AI агентів | Очікується - 3 вересня | ||
| Управління агентною пам'яттю | Очікується - 10 вересня | ||
| Оцінювання AI-агентів | Очікується - 17 вересня | ||
| Створення агентів для використання комп'ютера (CUA) | Очікується - 24 вересня | ||
| Розгортання масштабованих агентів | Очікується - 25 вересня | ||
| Створення локальних AI-агентів | Очікується - 2 жовтня | ||
| Захист AI-агентів | Очікується - 9 жовтня |
Наша команда створює інші курси! Ознайомтеся з ними:
- НОВИЙ Протокол контексту моделі (MCP) для початківців
- Генеративний AI для початківців з використанням .NET
- Генеративний AI для початківців
- Генеративний AI для початківців з використанням Java
- ML для початківців
- Наука про дані для початківців
- AI для початківців
- Кібербезпека для початківців
- Веб-розробка для початківців
- IoT для початківців
- Розробка XR для початківців
- Опанування GitHub Copilot для парного програмування з AI
- Опанування GitHub Copilot для розробників C#/.NET
- Обери свою пригоду з Copilot
Дякуємо Шіваму Гоялу за внесок важливих прикладів коду, які демонструють Agentic RAG.
Цей проєкт вітає внески та пропозиції. Більшість внесків вимагають від вас погодження з Угодою про ліцензію для учасників (CLA), яка підтверджує, що ви маєте право і дійсно надаєте нам права на використання вашого внеску. Для деталей відвідайте https://cla.opensource.microsoft.com.
Коли ви надсилаєте pull request, бот CLA автоматично визначить, чи потрібно вам надати CLA, і відповідно позначить PR (наприклад, перевірка статусу, коментар). Просто дотримуйтесь інструкцій, наданих ботом. Вам потрібно буде зробити це лише один раз для всіх репозиторіїв, які використовують наш CLA.
Цей проєкт прийняв Кодекс поведінки Microsoft Open Source. Для отримання додаткової інформації перегляньте FAQ щодо Кодексу поведінки або зв'яжіться з opencode@microsoft.com з будь-якими додатковими запитаннями чи коментарями.
Цей проєкт може містити торгові марки або логотипи для проєктів, продуктів чи послуг. Авторизоване використання торгових марок або логотипів Microsoft підлягає і має відповідати Керівництву щодо торгових марок та брендів Microsoft. Використання торгових марок або логотипів Microsoft у модифікованих версіях цього проєкту не повинно викликати плутанину або натякати на спонсорство Microsoft. Будь-яке використання торгових марок або логотипів третіх сторін підлягає політикам цих третіх сторін.
Відмова від відповідальності:
Цей документ був перекладений за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ на його рідній мові слід вважати авторитетним джерелом. Для критичної інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникають внаслідок використання цього перекладу.
